大模型 Agent 日益普及,然而,模型的能力并非唯一的决定因素。即使拥有强大的推理模型,如果输入 Agent 的上下文信息质量不高,包含大量冗余或无关信息,最终的响应质量也会大打折扣。本文将深入探讨如何通过优化 Agent 的上下文,特别是通过精简信息、提升相关性,从而提高 Agent 的性能和安全性。
上下文的重要性:低质量输入,低质量输出
当前,许多人专注于提升推理模型的能力,比如采用更复杂的模型架构,或者进行大规模的预训练和微调。然而,一个常常被忽视的关键点是:模型的表现严重依赖于输入信息的质量。换句话说,无论模型多么先进,如果喂给它的“食物”(即上下文)是劣质的,它也无法产生高质量的“消化产物”(即响应)。
Quentin 在文章中提出的假设一针见血:无论模型的推理能力有多强,如果上下文质量很差(不准确、错误、无关),最终的响应都不会令人满意。这就像木桶原理一样,最终的输出质量取决于最短的那块木板。
因此,仅仅提升模型的推理能力是不够的,必须同时关注如何有效地检索和提炼信息,确保 Agent 接收到的上下文信息是高质量的。 这就引出了下一部分,关于信息检索和工具使用的优化。
信息检索与工具使用:避免“垃圾进,垃圾出”
构建 Agent 的过程中,信息检索扮演着至关重要的角色。无论是采用 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术,还是简单地通过工具获取信息,都必须确保检索过程的准确性和高效性。如果检索到的信息本身就包含大量噪声或错误,那么后续的模型推理和响应生成都将受到影响。
这里 Quentin 提出了一个非常实用的观点:构建“工具”时,开发者常常直接将 API 返回的原始 JSON 数据发送给 Agent,期望模型能够“猜出”每个字段的含义。这种做法在简单场景下可能有效,但随着场景复杂度的提升,问题也会逐渐暴露出来。
举例来说,假设有一个工具用于从 API 获取订单状态。API 返回的 JSON 数据可能包含以下字段:
{
"internal_id": "1234",
"customer_reference": "#ORD-154-15",
"status": "PAID",
"delivery_date": "2025-07-15",
"risk_refund": "HIGH"
}
如果用户询问“我的包裹什么时候送达?”,直接将上述 JSON 数据注入模型,就会产生两个问题:
- 信息泄露风险: 部分字段(例如
risk_refund
和internal_id
)可能包含敏感信息,不应该暴露给用户。将这些信息直接注入模型,就存在潜在的安全隐患。 - 信息冗余: 并非所有字段都与用户的问题直接相关。
internal_id
对于回答用户的问题毫无帮助,只会增加模型的处理负担。
为了解决这些问题,我们需要对 API 返回的数据进行预处理,去除冗余和敏感信息,并将剩余的信息转化为更易于模型理解的文本格式。
上下文精简:提升相关性的关键步骤
针对上述问题,Quentin 提出了上下文精简的关键步骤:
-
移除敏感信息: 删除
risk_refund
和internal_id
等敏感字段,确保用户无法访问这些信息。 -
格式转换: 将 JSON 数据转换为自然语言文本,增加上下文信息,例如:
订单 #ORD-154-15,已支付,预计将于 2025 年 7 月 15 日送达。
这种转换方式不仅避免了暴露原始 JSON 数据,还为模型提供了更丰富的上下文信息,使其更容易理解用户的问题并生成准确的回答。
-
状态定制: 根据订单的不同状态,提供不同的信息。例如:
- 待支付:“订单 #ORD-154-15,等待付款。付款后将提供预计交货日期。”
- 已支付:“订单 #ORD-154-15,已支付。您的包裹正在准备中,将于 24 小时内发货。”
- 已取消:“订单 #ORD-154-15,已取消。没有进行任何扣款,订单现已关闭。”
这种状态定制的方式能够根据用户的具体情况,提供更精准、更有用的信息。
Quentin 推荐使用 Jinja 模板引擎来完成 JSON 到文本的转换。Jinja 允许开发者定义模板,并根据不同的数据动态生成文本。以下是一个 Jinja 模板的示例:
{# order_summary.j2 #}
{% set status_map = {
"PENDING": "等待付款",
"PAID": "已支付",
"CANCEL": "已取消"
} %}
{% set date_parts = order.delivery_date.split('-') %}
{% set mois_fr = ["", "一月", "二月", "三月", "四月", "五月", "六月", "七月", "八月", "九月", "十月", "十一月", "十二月"] %}
订单 {{ order.customer_reference }},{{ status_map.get(order.status, order.status) }},预计将于 {{ date_parts[2]|int }} {{ mois_fr[date_parts[1]|int] }} {{ date_parts[0] }} 送达。
通过使用 Jinja 模板,开发者可以轻松地将 API 返回的 JSON 数据转换为符合要求的文本格式,从而优化 Agent 的上下文信息。
实践案例:电商客户服务机器人
假设一家电商公司正在开发一个基于大模型的客户服务机器人。该机器人需要能够回答用户关于订单状态、物流信息等问题。
如果没有进行上下文精简,机器人可能会直接将包含敏感信息的 JSON 数据发送给模型。这不仅存在安全风险,还可能导致机器人生成不准确或令人困惑的回答。
通过应用 Quentin 提出的上下文精简策略,该电商公司可以构建更安全、更高效的客户服务机器人。例如,在回答用户关于订单状态的问题时,机器人可以:
- 从订单系统中检索订单信息,并过滤掉敏感字段(例如信用卡信息、内部员工 ID)。
- 使用 Jinja 模板将订单信息转换为自然语言文本,例如:“您的订单 #ORD-123456 已发货,预计将于 2023 年 10 月 27 日送达。”
- 将转换后的文本作为上下文信息发送给模型。
- 模型根据上下文信息生成回答,例如:“您的订单预计将于明天送达。请注意查收。”
通过这种方式,机器人能够以安全、准确、清晰的方式回答用户的问题,提升用户体验。
数据支撑:量化上下文精简的效果
虽然上下文精简的理论听起来很有道理,但实际效果如何呢?为了验证上下文精简的效果,我们可以进行 A/B 测试。
测试方法:
- A 组(对照组): 客户服务机器人直接将 API 返回的原始 JSON 数据作为上下文信息发送给模型。
- B 组(实验组): 客户服务机器人应用上下文精简策略,将 JSON 数据转换为自然语言文本,并过滤掉敏感字段。
- 收集两组机器人的用户交互数据,包括用户满意度评分、问题解决率、平均对话时长等指标。
- 对两组数据进行统计分析,比较两组机器人的性能差异。
预期结果:
- 用户满意度: B 组机器人的用户满意度评分高于 A 组。
- 问题解决率: B 组机器人的问题解决率高于 A 组。
- 平均对话时长: B 组机器人的平均对话时长短于 A 组。
这些数据将为上下文精简的有效性提供量化支撑,证明上下文精简能够提升 Agent 的性能和用户体验。
未来趋势:自动化上下文优化
目前,上下文精简主要依赖于人工设计和开发。未来,随着技术的发展,我们可以期待更加智能化的上下文优化方法。
可能的趋势包括:
- 自动化敏感信息检测: 利用机器学习技术自动检测和过滤敏感信息,减少人工干预。
- 自适应上下文生成: 根据用户的问题和上下文信息,动态生成最相关的文本,提高信息利用率。
- 基于强化学习的上下文优化: 利用强化学习算法优化上下文生成策略,最大化 Agent 的性能和用户满意度。
这些技术将进一步提升 Agent 的智能化水平,使其能够更好地理解用户的问题并生成高质量的回答。
总结:投资于上下文,回报于性能
大模型 Agent 的发展离不开优质的上下文。忽略上下文质量,即使拥有最先进的推理模型,也难以获得理想的结果。通过本文的讨论,我们可以看到,精简上下文信息,提升相关性,是提高 Agent 性能和安全性的关键策略。虽然这需要投入更多精力来设计和开发数据展现层,但考虑到 Agent 的长期价值,这项投资是值得的。未来,随着技术的不断进步,我们期待看到更加智能化的上下文优化方法,为 Agent 的发展注入新的动力。在构建 Agents 的道路上,请记住:不仅仅要关注模型本身,更要关注那些“喂养”模型的“食物”。